【技术实现步骤摘要】
本专利技术主要涉及客户关系管理系统的，具体为一种基于大数据的客户分层分类管理系统。
技术介绍
1、客户分层分类管理系统，是企业用于管理客户的常用系统，能够提高销售效率：为客户提供更好的客户体验：通过对客户分层需求管理，能够降低营销成本，根据不同层级客户的反馈，能够行之有效的改进企业销售决策制定，通过跟踪客户的行为和偏好，企业可以更深入地了解客户，从而更好地满足他们的需求并提高客户忠诚度，客户分层分类管理系统是一个重要的工具，可以帮助企业更好地了解客户、提高销售额和利润、提供更好的客户体验，以及制定更明智的战略和决策。但是，随着企业的逐渐做大，客户的分类和管理将愈发困难，普通人工难以处理，因此会引进大数据管理，目前市面上大多数大数据系统管理逻辑并不成熟，ai时长难以满足客户需求，因此，需要一款新的一种基于大数据的客户分层分类管理系统。
2、根据申请号为cn202010769138.3所提供的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，通过数据统计模块内的活跃度模块，可对客户的活跃度信息进行统计，通过价值统计模块，可对客户带来的价值进行统计，通过生命周期模块，可对与客户的合作生命周期做出统计，通过数据统计模块统计出的数据可通过报表统计模块进行报表的生成，生成的报表信息更加便于对用户的数据信息进行更直观的观察；通过客户客户查询模块内的分类查询模块，可对客户的信息使用分类查询的方式进行查询，通过检索查询模块，可对客户的信息使用模糊检索的方式进行查询，通过指标查询模块，可对客户的指标信息直接进行查询，查询方式更加便捷和多样化。>
3、上述专利文件通过提供的技术方案解决了客户数据信息统计不便捷的问题，还解决了客户信息查询方式较为单一的问题，但是存在只能对已有客户进行分层分类查询，不能扩展新的高价值用户的缺点。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术的目的是提供一种基于大数据的客户分层分类管理系统，以解决上述
技术介绍
中提出的技术问题。
2、一种基于大数据的客户分层分类管理系统，包括大数据处理端，为所述大数据处理端提供基础数据支持的数据收集端，为客户提供商品销售服务的客户操作端，分配专业人员协助工作的人工服务端，记录产品库存数据的库存数据端；
3、所述数据收集端包括收集各端现有信息的数据采集模块，存储大量采集数据信息数据存储模块；
4、所述客户操作端包括记录客户登录数据信息的身份识别模块，提供商品浏览服务的商品推送模块，提供商品直销以及预销服务的预约销售模块；
5、所述人工服务端包括为不同层级客户指派不同资历产品经理的经营委托模块，为产品经理解决客户问题提供辅助信息的信息辅助模块；
6、所述库存数据端包括生成采购信息的电子清单模块，收集产品余量信息的出入库管理模块；
7、所述大数据处理端包括提取基础数据的数据提取模块，对提取数据进行分析运算的数据处理模块，输出处理数据的数据输出模块。
8、优选的，所述数据采集模块采集所述客户操作端以及所述库存数据端内所有信息并将其分类存储在所述数据存储模块内，所述数据提取模块通过sql查询算法提取所述数据存储模块内需要的数据信息，所述身份识别模块通过哈希算法为客户提供登录服务，所述数据采集模块通过rsa加密算法提取所述身份识别模块内的客户部分联系数据以便于联系客户开展工作。
9、优选的，所述数据提取模块提取所述数据存储模块内的企业已有客户信息以及消费记录，数据处理模块根据过往消费记录对客户进行分层为高价值用户、中价值用户以及低价值用户，并实时根据客户的消费记录调整客户的层级。
10、优选的，所述身份识别模块内会显示客户的分层级别，所述经营委托模块根据客户的分层，为不同层级客户派遣不同级别的客户经理进行人工接触服务。
11、优选的，所述数据处理模块通过提取的所述商品推送模块中客户的偏好浏览信息，通过k-means、层次聚类、密度聚类这些聚类算法，将客户群体划分到不同的类别中，根据客户浏览信息的不同价位以及产品采购的数量分析判断客户的潜在价值，收集具有较高预估价值的客户信息通过数据输出模块转入信息辅助模块内，并列为待接触客户，同时通过经营委托模块指派一定级别的客户经理进行推销讲解。
12、优选的，所述数据处理模块通过提取自数据存储模块的商品推送模块内客户的偏好浏览信息，通过apriori、eclat、frequent pattern mining这些关联规则挖掘算法挖掘客户购买行为之间的关联性,并基于这些关联性推荐出入库管理模块内记录在册存有余量且各层级客户可能感兴趣的产品。
13、优选的，所述数据处理模块根据企业的运转资金、生产能力和人力资源计算下一阶段产出能力，通过所述数据输出模块向所述预约销售模块内发放产品预约指标数量，根据客户的分层，依次为客户提供产品预约服务，待上一层级的客户预约完成后，剩余产品的指标余量自动转接至下一层级预约，直至预约指标全部用完。
14、优选的，所述数据处理模块使用svm、决策树、随机森林这些分类算法，使用历史数据对位进行预约活动的散户进行偏好分类，以预测散户未来的购买行为，再根据所述预约销售模块内记录的预约量，完善下一阶段的采购清单，通过所述数据输出模块为所述电子清单模块提供参考采购计划。
15、优选的，数据处理模块根据库存数据端内的产品余量以及客户操作端对产品的偏向和评价，通过cnn、rnn、lstm这些深度学习算法，建立深度神经网络模型来判断哪些产品能够进行优惠活动。
16、优选的，数据处理模块通过身份识别模块的客户信息，将商品推送模块以及预约销售模块中关于客户信息的部分整合成条理信息提供给信息辅助模块，方便产品经理处理客户的各种问题。
17、综上所述，本专利技术主要具有以下有益效果：
18、在本实施例中，通过客户注册账号时后对产品偏好信息以及后续的消费情况通过大数据对客户进行分类，并为其中有较高价值期望的客户进行标记并派遣客户经理直接接触，能够极大的提高扩充高价值客户与企业进行合作的概率，有效避免了观望时期的客户流失。
19、通过对客户进行预约分层，调整下一阶段的产品采购数量，能够在立足于企业自身能力的情况下，将销售量做到更高，提高企业的利润的同时增加高价值用户对企业的信赖，有利于企业良久的发展和运营。
20、通过大数据分析散户的购买期望，对产品剩余的指标进行合理分配，能够有效避免低端客户需求与产品余量不匹配的问题，通过对产品经理进行数据支持，能够根据需求拓展新用户，为老用户提供高效的售后服物，能提高用户粘性。
21、附图说明
22、图1为本专利技术的整体系统流程图；
23、图2为本专利技术的大数据处理端模块示意图；
24、图3为本专利技术的数据收集端模块示意图；
25、图4为本专利技术的客户操作端模块示意图；
26、图5为本专利技术的人工服务端模块示意图；
27、图6本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的客户分层分类管理系统，包括大数据处理端(10)，其特征在于，为所述大数据处理端(10)提供基础数据支持的数据收集端(20)，为客户提供商品销售服务的客户操作端(30)，分配专业人员协助工作的人工服务端(40)，记录产品库存数据的库存数据端(50)；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据采集模块(21)采集所述客户操作端(30)以及所述库存数据端(50)内所有信息并将其分类存储在所述数据存储模块(22)内，所述数据提取模块(11)通过SQL查询算法提取所述数据存储模块(22)内需要的数据信息，所述身份识别模块(31)通过哈希算法为客户提供登录服务，所述数据采集模块(21)通过RSA加密算法提取所述身份识别模块(31)内的客户部分联系数据以便于联系客户开展工作。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据提取模块(11)提取所述数据存储模块(22)内的企业已有客户信息以及消费记录，数据处理模块(12)根据过往消费记录将客户分层为高价值用户、中价值用户以及低
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述身份识别模块(31)内会显示客户的分层级别，所述经营委托模块(41)根据客户的分层，为不同层级客户派遣不同级别的客户经理进行人工接触服务。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据处理模块(12)通过提取的所述商品推送模块(32)中客户的偏好浏览信息，通过K-Means、层次聚类、密度聚类这些聚类算法，将客户群体划分到不同的类别中，根据客户浏览信息的不同价位以及产品采购的数量分析判断客户的潜在价值，收集具有较高预估价值的客户信息通过数据输出模块(13)转入信息辅助模块(42)内，并列为待接触客户，同时通过经营委托模块(41)指派一定级别的客户经理进行推销讲解。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据处理模块(12)通过提取自数据存储模块(22)的商品推送模块(32)内客户的偏好浏览信息，通过Apriori、Eclat、Frequent Pattern Mining这些关联规则挖掘算法挖掘客户购买行为之间的关联性,并基于这些关联性推荐出入库管理模块(52)内记录在册存有余量且各层级客户可能感兴趣的产品。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据处理模块(12)根据企业的运转资金、生产能力和人力资源计算下一阶段产出能力，通过所述数据输出模块(13)向所述预约销售模块(33)内发放产品预约指标数量，根据客户的分层，依次为客户提供产品预约服务，待上一层级的客户预约完成后，剩余产品的指标余量自动转接至下一层级预约，直至预约指标全部用完。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据处理模块(12)使用SVM、决策树、随机森林这些分类算法，使用历史数据对位进行预约活动的散户进行偏好分类，以预测散户未来的购买行为，再根据所述预约销售模块(33)内记录的预约量，完善下一阶段的采购清单，通过所述数据输出模块(13)为所述电子清单模块(51)提供参考采购计划。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，数据处理模块(12)根据库存数据端(50)内的产品余量以及客户操作端(30)对产品的偏向和评价，通过CNN、RNN、LSTM这些深度学习算法，建立深度神经网络模型来判断哪些产品能够进行优惠活动。
10.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，数据处理模块(12)通过身份识别模块(31)的客户信息，将商品推送模块(32)以及预约销售模块(33)中关于客户信息的部分整合成条理信息提供给信息辅助模块(42)，方便产品经理处理客户的各种问题。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的客户分层分类管理系统，包括大数据处理端(10)，其特征在于，为所述大数据处理端(10)提供基础数据支持的数据收集端(20)，为客户提供商品销售服务的客户操作端(30)，分配专业人员协助工作的人工服务端(40)，记录产品库存数据的库存数据端(50)；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据采集模块(21)采集所述客户操作端(30)以及所述库存数据端(50)内所有信息并将其分类存储在所述数据存储模块(22)内，所述数据提取模块(11)通过sql查询算法提取所述数据存储模块(22)内需要的数据信息，所述身份识别模块(31)通过哈希算法为客户提供登录服务，所述数据采集模块(21)通过rsa加密算法提取所述身份识别模块(31)内的客户部分联系数据以便于联系客户开展工作。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据提取模块(11)提取所述数据存储模块(22)内的企业已有客户信息以及消费记录，数据处理模块(12)根据过往消费记录将客户分层为高价值用户、中价值用户以及低价值用户，并实时根据客户的消费记录调整客户的层级。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述身份识别模块(31)内会显示客户的分层级别，所述经营委托模块(41)根据客户的分层，为不同层级客户派遣不同级别的客户经理进行人工接触服务。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的客户分层分类管理系统，其特征在于，所述数据处理模块(12)通过提取的所述商品推送模块(32)中客户的偏好浏览信息，通过k-means、层次聚类、密度聚类这些聚类算法，将客户群体划分到不同的类别中，根据客户浏览信息的不同价位以及产品采购的数量分析判断客户的潜在价值，收集具有较高预估价值的客户信息通过数据输出模块(13)转入信息辅助模块(42)内，并列为待接触客户，同时通过经营委托模块(41)指派一定级别的客户经理...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱政豪，陈永宁，
申请(专利权)人：漳州信拾知识产权代理有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。